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网站个性化设计,网络营销成功的企业,国家商标局,宁波建网站推荐使用 MATLAB 通过人脸检测、眼睛区域检测、瞳孔检测和眼睛跟踪进行眼球检测和眼睛注视跟踪。 通过摄像头捕捉人脸#xff0c;主要使用Viola-Jones人脸检测器检测人脸#xff0c;然后再检测人眼#xff0c;通过霍夫圆检测选择眼球#xff0c;并判断眼球在眼睛中的位置。 在计…使用 MATLAB 通过人脸检测、眼睛区域检测、瞳孔检测和眼睛跟踪进行眼球检测和眼睛注视跟踪。 通过摄像头捕捉人脸主要使用Viola-Jones人脸检测器检测人脸然后再检测人眼通过霍夫圆检测选择眼球并判断眼球在眼睛中的位置。在计算机视觉领域实现眼球检测和眼睛注视跟踪是一项既有趣又具有挑战性的任务。今天咱们就聊聊如何借助MATLAB来完成这一神奇的操作从人脸检测一步步深入到眼睛注视跟踪。人脸检测我们先从基础的人脸检测说起。在MATLAB里使用Viola - Jones人脸检测器来捕捉摄像头中的人脸这可是个经典的方法。下面是简单的代码示例% 创建一个视频对象来捕捉摄像头画面 video videoinput(winvideo, 1, RGB24_640x480); preview(video); % 加载Viola-Jones人脸检测器 faceDetector vision.CascadeObjectDetector; while true % 获取当前帧图像 frame getsnapshot(video); % 检测人脸 bboxes step(faceDetector, frame); % 在图像上绘制检测到的人脸框 faceImage insertObjectAnnotation(frame, Rectangle, bboxes, Face); imshow(faceImage); drawnow; end在这段代码中首先创建了一个视频对象video用于从摄像头获取图像这里winvideo表示使用Windows自带的视频输入1是摄像头的索引如果有多个摄像头可以按需调整RGB24_640x480指定了图像的格式和分辨率。接着加载了vision.CascadeObjectDetector这个Viola - Jones人脸检测器。在循环里不断获取摄像头的当前帧图像frame然后使用检测器faceDetector来检测人脸得到人脸的边界框bboxes最后通过insertObjectAnnotation函数在图像上绘制出人脸框并显示。眼睛区域检测检测出人脸后就要在人脸区域里找眼睛啦。我们可以利用一些特征来进一步定位眼睛。下面代码片段展示了如何基于检测到的人脸来大概定位眼睛区域这里只是简单示意实际情况可能更复杂% 假设已经检测到人脸bbox是人脸的边界框 % 这里只取一个简单的规则来定位眼睛区域实际需优化 eyeRegionTop bbox(2) round(bbox(4) * 0.2); eyeRegionBottom bbox(2) round(bbox(4) * 0.4); eyeRegionLeft bbox(1) round(bbox(3) * 0.3); eyeRegionRight bbox(1) round(bbox(3) * 0.7); eyeRegion [eyeRegionLeft, eyeRegionTop, eyeRegionRight - eyeRegionLeft, eyeRegionBottom - eyeRegionTop]; eyeFrame imcrop(frame, eyeRegion);这里通过对人脸边界框bbox进行一些简单的计算假设眼睛大概在人脸的上半部分且水平方向处于一定比例位置从而确定了眼睛区域eyeRegion并通过imcrop函数从原图像frame中裁剪出眼睛区域图像eyeFrame。瞳孔检测与眼球跟踪有了眼睛区域图像就可以开始找瞳孔啦霍夫圆检测是个不错的方法。代码如下% 将眼睛区域图像转为灰度图 grayEyeFrame rgb2gray(eyeFrame); % 使用高斯滤波平滑图像 smoothedEyeFrame imgaussfilt(grayEyeFrame, 2); % 进行霍夫圆检测 [centers, radii] imfindcircles(smoothedEyeFrame, [5 20], ObjectPolarity, dark, Sensitivity, 0.9); % 在图像上绘制检测到的圆 detectedEyeFrame insertObjectAnnotation(grayEyeFrame, Circle, [centers radii]); imshow(detectedEyeFrame);首先把彩色的眼睛区域图像eyeFrame转为灰度图grayEyeFrame这样更方便处理。然后用imgaussfilt函数进行高斯滤波平滑图像减少噪声干扰参数2表示高斯核的标准差。接着使用imfindcircles函数进行霍夫圆检测[5 20]表示要检测的圆半径范围ObjectPolarity, dark说明我们找的是暗色的圆瞳孔一般比较暗Sensitivity, 0.9设置了检测的灵敏度。最后用insertObjectAnnotation在图像上绘制出检测到的圆。通过上述一系列步骤从人脸检测开始逐步深入到眼睛区域检测、瞳孔检测最终实现了眼球检测和眼睛注视跟踪的基础操作。当然实际应用中还需要更多的优化和改进比如提高检测的准确性、处理不同光照条件等等但这已经为我们打开了一扇探索眼球检测与注视跟踪的大门。希望这篇博文能让大家对这个有趣的领域有更多的了解和兴趣。